Isum 2017
27 de Febrero al 3 de Marzo del 2017
Hotel Presidente Intercontinental
Guadalajara, Jalisco, México
8th International Supercomputing Conference In Mexico
Living in a new world of "brontus"
data with Supercomputing at hand

 

 

Optimización del Talento para la Economía del Conocimiento

Español
 
Dr. Cipriano A. Santos

HPE/ARUBA SOSTIC

El doctor Santos obtuvo una licenciatura en matemáticas aplicadas y actuaría con especialización en Investigación de operaciones por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), maestría y doctorado en Investigación de operaciones por la University of Waterloo en Canadá.

Dr. Santos es un distinguido tecnólogo analista en Hewlett-Packard Enterprise; durante sus 23 años en los laboratorios de la empresa participó en varios proyectos de investigación aplicada al desarrollo de modelos de optimización matemática y herramientas de apoyo a decisiones para la gerencia de la cadena de abastecimiento, Administración de relaciones con los clientes, Localización óptima de recursos para Centros de datos masivos, Herramientas de planeación para los servicios de la industria, entre otros.

En 2013 el dr. Santos empezó a trabajar en Global IT, ahí fue el líder en la invención, desarrollo e implementación de una herramienta llamada PPO (Project Portfolio Optimization/ Proyecto de Optimización de Portafolio). Además el doctor Santos trabajó en la invención y desarrollo de un algoritmo para los recursos de la administración llamado RMO (Resource Matching Optimization- Optimización Armonizada de Recursos).

Dr. Santos es autor de 17 trabajos de investigación publicados con arbitraje sobre Gerencia de la cadena de abastecimiento, Administración de la infraestructura de cómputo, Administración de almacenamiento, y Planeación de la fuerza de trabajo. Es director asociado del Journal of Heuristics, miembro del Consejo Consultivo de Gurobi – Solucionador comercial de optimización matemática. Tiene más de 30 patentes y trámite y la propiedad de 15 más.

Dr. Santos es miembro de la Junta de Gobierno FUMEC (Mexican-American Foundation for the Sciences - Fundación México-Estados Unidos para la Ciencia). En reconocimiento de sus contribución técnica ganó en 2004 el prestigioso premio HENAAC (Hispanic Engineer National Achievement Awards Corporation). Es cofundador del programa HPE/GUAPO (Guadalajara Advanced Prototyping Organization- Organización Guadalajara para el desarrollo de los prototipos) que provee servicios de desarrollo avanzado para HPE.

Conferencia:
Optimización del talento para la economía del conocimiento

El futurista Ray Kurzweil del MIT –y la Singularity University- estableció la Ley de los rendimientos acelerados que dice que “la proporción del cambio de las tecnologías tienden a aumentar exponencialmente”.

Kurzweil define una Organización Exponencial (EXO) como un sistema que genera una salida desproporcionadamente grande –al menos 10 veces más grande que sus competidores- porque aprovecha la aceleración de las tecnologías.

La Escuela Avanzada de Negocios Babson Olin predijo que en 10 años, el 40 por ciento de las compañías del Fortune 500 no sobrevivirán. Compañías gigantes son aniquiladas por compañías que sacan partido de las tecnologías aceleradas Uber, Airbnb, etc.

En lugar de usar ejércitos de gente en plantas físicas grandes las organizaciones exponenciales están construidas sobre tecnologías de información. La pregunta es: ¿Cómo construir una organización que sea suficientemente escalable, se mueva rápida y sea inteligente? Todo con un mínimo de recursos y tiempo.

La respuesta es Automatización. Los negocios procesan la automatización a través de un análisis profundo que permite lidiar rendimiento exponencial de cambio.

En esta plática presentamos una herramienta de Ajuste de Demanda y Abastecimiento (Demand & Supply Matching DSM) desarrollada por los Laboratorios HPE.

La herramienta DSM aborda el siguiente problema: Cómo asignar a miles de empleados con miles de habilidades a miles de puestos de manera que los empleados estén adjudicados al trabajo correcto del proyecto correcto, al costo correcto, en el momento justo, en el lugar indicado al major costo. Mientras incrementamos el uso de la fuerza de trabajo, optimizamos costos, empatamos los requerimientos del puesto con las capacidades, calificaciones y capacidad del empleado.

La herramienta DMS incluye un Sistema Experto (Lógica Proposicional) para codificar las reglas de negocios para gobernar las decisiones adecuadas para la generación de empleos. Se usa el mecanismo de calificación de la máquina de aprendizaje para cuantificar que tan bien se empatan los recursos con los requerimientos del puesto y un algoritmo primal-dual para resolver el problema del mínimo costo en la tarea

Duración:  30 minutos